Nach meinem Besuch der BioTechX-Konferenz letzte Woche in Basel und zahlreichen Gespr\u00e4chen mit Fachleuten aus den Bereichen Pharma, Biotechnologie, KI, Software, Laborautomatisierung und Datenmanagement stand f\u00fcr mich vor allem eines fest: Die Diskussion dreht sich l\u00e4ngst nicht mehr darum, ob KI in den Life Sciences eine Rolle spielt. Im Mittelpunkt steht vielmehr die Frage, wie KI in Forschung und Entwicklung integriert werden sollte, wie sich die Verl\u00e4sslichkeit ihrer Ergebnisse sicherstellen l\u00e4sst und wo sie nachhaltige Wettbewerbsvorteile schafft.<\/p>\n
F\u00fcr Unternehmen, die KI-gest\u00fctzte Technologien entwickeln, ver\u00e4ndert dies auch die Fragestellung im Bereich des geistigen Eigentums (IP). Es reicht nicht mehr aus, lediglich zu fragen, ob ein Algorithmus oder Modell patentierbar ist. Viel entscheidender ist die Frage, wo der eigentliche Wert innerhalb der gesamten Technologiearchitektur liegt und wie sich dieser Wert sch\u00fctzen und kommerzialisieren l\u00e4sst.<\/p>\n
Ein wiederkehrendes Thema war der \u00dcbergang von konventioneller Automatisierung hin zu zunehmend autonom agierenden Systemen. Anstatt lediglich einem vordefinierten Workflow zu folgen, kann KI dabei helfen, die n\u00e4chsten Schritte festzulegen, geeignete Tools auszuw\u00e4hlen, Zwischenergebnisse zu interpretieren und den Prozess im weiteren Verlauf anzupassen. Im Biotechnologiebereich k\u00f6nnte ein solches System beispielsweise in der Target-Identifizierung, der molekularen Modellierung, der Datenanalyse und bei Laborexperimenten eingesetzt werden, w\u00e4hrend Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler weiterhin die Kontrolle \u00fcber wichtige Entscheidungen behalten.<\/p>\n
Aus IP-Sicht ist es dadurch schwierig und h\u00e4ufig wenig hilfreich, die Erfindung allein anhand der KI-Komponente zu definieren. Die wertvolle Technologie kann vielmehr darin liegen, wie das Modell mit biologischen oder chemischen Daten, anderer Software, Laborger\u00e4ten und dem experimentellen Workflow interagiert. Ein neues Verfahren zur Steuerung eines Laborprozesses, zur Auswahl zwischen verschiedenen computergest\u00fctzten Tools oder zur \u00dcberf\u00fchrung biologischer Daten in ein technisches Ergebnis kann einen deutlich \u00fcberzeugenderen Ansatz f\u00fcr den Patentschutz darstellen als ein allgemeiner Anspruch auf einen KI-Algorithmus.<\/p>\n
Dies ist insbesondere in Europa relevant, wo die Patentierbarkeit computerimplementierter Erfindungen eine sorgf\u00e4ltige Betrachtung des technischen Beitrags erfordert. Die Tatsache, dass Software oder KI beteiligt ist, schlie\u00dft eine Erfindung nicht automatisch vom Patentschutz aus. Eine interessante Nutzung von KI allein reicht jedoch nicht aus. Entscheidend sind das technische Problem, die konkrete Umsetzung und der daraus resultierende technische Effekt.<\/p>\n
In der Praxis bedeutet dies, dass das System als Ganzes betrachtet werden sollte. F\u00fcr viele KI-gest\u00fctzte Life-Sciences-Unternehmen kann der st\u00e4rkste Schutz an den Schnittstellen zwischen Software, Daten, Biologie und physischen Prozessen liegen.<\/p>\n
Ein hypothetisches Beispiel: Ein Unternehmen hat ein Modell trainiert, um Tumorzellen in digitalisierten Objekttr\u00e4gern aus der Pathologie zu erkennen. Ein Anspruch auf die \u201eVerwendung eines neuronalen Netzes zur Klassifizierung von Gewebebildern\u201c k\u00f6nnte durchaus auf Schwierigkeiten sto\u00dfen: Das Modell k\u00f6nnte generischer Natur sein, und die reine Klassifizierung von Daten k\u00f6nnte als abstrakte Analyse betrachtet werden. Angenommen jedoch, das System identifiziert Bereiche des Objekttr\u00e4gers, bei denen die Konfidenz gering ist, weist den Scanner an, ausschlie\u00dflich diese Bereiche mit h\u00f6herer Vergr\u00f6\u00dferung oder einer anderen Fokusebene erneut aufzunehmen, und bezieht die neuen Bilder anschlie\u00dfend in seine Bewertung ein. Die Erfindung besteht nun in einem Verfahren zur Steuerung eines Bildgebungsprozesses mit einem messbaren technischen Effekt: qualitativ hochwertigere Daten genau dort, wo sie ben\u00f6tigt werden, ohne den Zeit- und Speicheraufwand, der mit dem Scannen des gesamten Objekttr\u00e4gers bei maximaler Aufl\u00f6sung verbunden w\u00e4re. Die KI ist in beiden F\u00e4llen dieselbe. Was sich \u00e4ndert, ist die Stelle, an der der Anspruch den technischen Beitrag verortet.<\/p>\n
Meine Gespr\u00e4che auf der BioTechX haben auch verdeutlicht, dass es beim Einsatz von KI in den Life Sciences nicht nur darum geht, eine Antwort zu generieren. Diese Antworten m\u00fcssen einer wissenschaftlichen, regulatorischen und kommerziellen Pr\u00fcfung standhalten. Wenn sich ein scheinbar ma\u00dfgebliches Ergebnis je nach Formulierung eines Prompts wesentlich ver\u00e4ndern kann oder schlicht falsch ist, m\u00fcssen Nutzerinnen und Nutzer nachvollziehen k\u00f6nnen, woher es stammt, welche Daten verwendet wurden und wie die Verl\u00e4sslichkeit des Ergebnisses festgestellt wurde.<\/p>\n
Herkunft, Validierung, R\u00fcckverfolgbarkeit und Erkl\u00e4rbarkeit d\u00fcrften daher zu entscheidenden Merkmalen erfolgreicher Plattformen werden. Diese Eigenschaften k\u00f6nnen selbst Teil der technischen L\u00f6sung oder wertvollen Know-hows sein. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen propriet\u00e4re Datens\u00e4tze, dom\u00e4nenspezifische Regeln, Validierungsmechanismen und Workflow-Kontrollen eine besser verteidigbare Wettbewerbsposition schaffen als der Zugang zu einem leistungsf\u00e4higen Basismodell, das auch Wettbewerbern zur Verf\u00fcgung steht.<\/p>\n
Die Schutzstrategie sollte diese Kombination widerspiegeln. Patente k\u00f6nnen f\u00fcr bestimmte technische Implementierungen geeignet sein, w\u00e4hrend Gesch\u00e4ftsgeheimnisse m\u00f6glicherweise einen besseren Schutz f\u00fcr Prozesse bieten, die sich nur schwer durch Reverse Engineering nachvollziehen lassen. Auch Datenbankrechte, Urheberrechte, Vertr\u00e4ge und praktische Ma\u00dfnahmen zum Schutz vertraulichen Know-hows k\u00f6nnen eine Rolle spielen. Gleichzeitig ben\u00f6tigen Unternehmen Klarheit \u00fcber Eigentums- und Lizenzfragen, wenn ihre Produkte von Modellen, Datens\u00e4tzen, Software oder Forschungsbeitr\u00e4gen Dritter abh\u00e4ngen.<\/p>\n
F\u00fcr Gr\u00fcnderinnen und Gr\u00fcnder sowie Investoren lautet die entscheidende Frage bei der Due Diligence daher nicht einfach, wie viele Patente ein Unternehmen besitzt. Entscheidend ist vielmehr, ob das Unternehmen die Technologie und Daten kontrolliert, von denen sein Gesch\u00e4ft abh\u00e4ngt, und ob es diese auch weiterhin nutzen kann, wenn sich Produkt und Markt weiterentwickeln.<\/p>\n
Ein weiteres Thema war der zunehmende Einsatz von KI innerhalb des IP-Workflows selbst. Tools f\u00fcr Patentierbarkeitspr\u00fcfungen, Competitive Intelligence und Freedom-to-Operate-Analysen werden zunehmend in bestehende Forschungsumgebungen integriert. Dadurch entsteht die M\u00f6glichkeit, relevante Patentfamilien, konkurrierende Technologien und potenzielle Hindernisse zu identifizieren, solange noch Zeit besteht, den Entwicklungsweg entsprechend anzupassen. Dabei ist zu beachten, dass KI-Tools, die mit propriet\u00e4ren Informationen verwendet werden, sorgf\u00e4ltig gepr\u00fcft werden sollten, um sicherzustellen, dass vertrauliche Eingaben nicht gespeichert, offengelegt oder unangemessen verwendet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n
KI-gest\u00fctzte Workflows k\u00f6nnen insbesondere in der Biotechnologie wertvoll sein, wo Entwicklungszyklen lang sind und sp\u00e4te Richtungs\u00e4nderungen erhebliche Kosten verursachen k\u00f6nnen. Dies deutet zugleich auf einen umfassenderen Wandel in der Rolle von IP-Beraterinnen und -Beratern hin. Anstatt erst hinzugezogen zu werden, um ein fertiges Produkt zu sch\u00fctzen, k\u00f6nnen Patentanw\u00e4ltinnen und Patentanw\u00e4lte dabei helfen, herauszuarbeiten, wo die technische Differenzierung liegt, welche Entwicklungen weiterverfolgt werden sollten und wie der Schutz auf die kommerziell relevanten M\u00e4rkte abgestimmt werden kann.<\/p>\n
Die Patentierbarkeit ist dabei nur eine Seite der Analyse. Ein starkes Portfolio besitzt nur begrenzten kommerziellen Wert, wenn Rechte Dritter das Unternehmen daran hindern, seine Technologie zu nutzen. Freedom-to-Operate, Eigentumsrechte, Lizenzierung und die territoriale Anmeldestrategie sollten daher parallel zu F&E- und Investitionsentscheidungen ber\u00fccksichtigt werden und nicht erst im Nachhinein.<\/p>\n
Betrachtung der gesamten Architektur<\/strong><\/p>\n Was mir bei der BioTechX besonders auffiel, war, dass KI nicht mehr wie eine eigenst\u00e4ndige Technologiekategorie wirkte. Sie wird zunehmend Teil der Infrastruktur der Life-Sciences-Forschung und -Entwicklung und ist mit biologischen Daten, molekularer Modellierung, Software-Pipelines, Automatisierung und physischen Instrumenten verkn\u00fcpft.<\/p>\n F\u00fcr Unternehmen an der Schnittstelle von KI, Biotechnologie, Pharma, Diagnostik oder Laborautomatisierung besteht die Herausforderung daher nicht einfach darin, zu fragen, ob sich die KI patentieren l\u00e4sst. Vielmehr gilt es herauszufinden, wo innerhalb der gesamten Architektur der tats\u00e4chliche Wettbewerbsvorteil liegt, die richtige Kombination von Schutzrechten zu w\u00e4hlen und die Freiheit zur Kommerzialisierung sicherzustellen.<\/p>\n Diese Entscheidungen sind besonders wertvoll, wenn sie die Entwicklung beeinflussen, anstatt sie erst im Nachhinein zu dokumentieren. Eine fr\u00fchzeitige IP-Pr\u00fcfung kann einem Unternehmen dabei helfen, Investitionen auf die am besten sch\u00fctzbaren Aspekte seiner Technologie zu konzentrieren, Risiken im Hinblick auf Eigentumsrechte und Freedom-to-Operate zu adressieren und eine \u00fcberzeugendere Position gegen\u00fcber Partnern und Investoren aufzubauen.<\/p>\n Wenn Sie in diesem Bereich t\u00e4tig sind, w\u00fcrde ich mich freuen, mehr dar\u00fcber zu erfahren, woran Sie arbeiten, und mich mit Ihnen \u00fcber Ihre IP-Position auszutauschen. Dabei kann es beispielsweise darum gehen, Innovationen zu identifizieren, Fragen zu Eigentumsrechten und Freedom-to-Operate zu kl\u00e4ren, die IP-Strategie mit Investitions- und Marktpriorit\u00e4ten abzustimmen oder sonstige IP-Fragen zu besprechen.<\/p>\n
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